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Flink流处理与批处理统一架构及其在阿里的应用实例.pdf

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简介:
本文档深入探讨了Apache Flink作为领先的大规模数据处理框架,在实现流处理和批处理统一架构方面的技术细节,并结合阿里巴巴的实际应用场景,展示了其高效性和灵活性。文档旨在帮助读者理解Flink的核心优势及其实用价值。 Apache Flink 自诞生之初便确立了使用同一引擎支持多种计算形态的目标,包括流式处理、批处理和机器学习等。阿里巴巴在选择Flink作为新一代大数据引擎的过程中也坚定地贯彻这一目标。在我们的内部版本Blink中,我们采用了SQL作为统一的入口来实现流与批的一体化,并且对流处理和批处理进行了大量优化。如今,在搜索离线数据处理以及机器学习平台的应用上,这种一体化方法已开始展现出其价值。 本次演讲将分享我们在推动流批一体过程中所进行的一些具体优化措施、在支持实际业务应用时遇到的问题及相应的解决方案。

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客服
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  • Flink.pdf
    优质
    本文档深入探讨了Apache Flink作为领先的大规模数据处理框架,在实现流处理和批处理统一架构方面的技术细节,并结合阿里巴巴的实际应用场景,展示了其高效性和灵活性。文档旨在帮助读者理解Flink的核心优势及其实用价值。 Apache Flink 自诞生之初便确立了使用同一引擎支持多种计算形态的目标,包括流式处理、批处理和机器学习等。阿里巴巴在选择Flink作为新一代大数据引擎的过程中也坚定地贯彻这一目标。在我们的内部版本Blink中,我们采用了SQL作为统一的入口来实现流与批的一体化,并且对流处理和批处理进行了大量优化。如今,在搜索离线数据处理以及机器学习平台的应用上,这种一体化方法已开始展现出其价值。 本次演讲将分享我们在推动流批一体过程中所进行的一些具体优化措施、在支持实际业务应用时遇到的问题及相应的解决方案。
  • Apache Flink.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了Apache Flink在实时数据流处理领域的应用与优势,通过案例分析和实践经验分享,为读者提供了全面的技术指导。 每天尽量抽出40分钟时间进行翻译工作,希望能在年底前完成这项任务。就像锻炼一样,这是今年我坚持要做的一个目标,如果完成了的话应该会很有成就感的。我的翻译水平有限,并且也需要不断地学习提升自己,在这种情况下,希望能够为Flink项目贡献一份力量。
  • Flink 际项目中代码
    优质
    本文档深入探讨了Apache Flink在实际流处理项目中的具体应用场景,并提供了详尽的应用代码示例,帮助读者更好地理解和实践Flink技术。 网上关于Flink的生产项目资料较少,但这个系统运维方面的流式处理项目在代码中体现了许多生产上的注意事项,对初学者来说应该有所帮助。其他内容可以参考官方示例进行学习。
  • LambdaKappa大数据
    优质
    本文探讨了Lambda架构和Kappa架构在大数据处理领域的应用,分析了两种架构的优势及适用场景,为企业数据处理提供参考。 首先来看一个典型的互联网大数据平台的架构。在这张架构图中,面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分属于互联网在线应用的部分;其他蓝色部分则包含各种开源的大数据产品或自行开发的相关大数据组件。整个大数据平台可以分为三个层次:数据采集、数据处理和数据输出与展示。 应用程序产生的各类数据(如日志)会被同步到大数据系统中。由于不同的来源会产生不同类型的数据,因此需要多个相关系统的组合来实现这一过程。数据库同步通常使用Sqoop工具完成;而日志的同步可以选择Flume等技术方案;打点采集的数据经过格式化转换后会通过Kafka这样的消息队列进行传递。 需要注意的是,不同数据源产生的原始数据可能存在较大的质量差异,在后续处理过程中需要对此加以注意和优化。
  • 基于FlinkKafka建(附DockerKubernetes部署脚本)
    优质
    本文介绍了使用Apache Flink和Kafka构建高效流处理系统的方法,并提供了在Docker和Kubernetes平台上部署应用的详细脚本。适合对实时数据处理感兴趣的开发者参考学习。 使用Flink与Kafka结合构建流式数据采集框架,并提供了Docker部署脚本以及在Kubernetes上进行多副本部署的脚本。
  • Flink中自定义StreamTableSource和RetractStreamSinkKafka
    优质
    本篇文章详细介绍了在Apache Flink中如何实现自定义的StreamTableSource与RetractStreamSink,并通过Kafka的应用实例,展示了数据流处理中的灵活解决方案。 本段落件是根据Flink 1.8 官方文档实现的自定义StreamTableSource,并且输入流使用的是kafkaStream(更贴近实际应用)。由于官方文档过于简单,存在漏洞,如果按照官网文档编写会运行不成功。附件中的代码已经亲测可以正常运行,并且实现了RetractStreamSink供参考。
  • 优质
    本书通过丰富的批处理脚本实例,涵盖系统管理、自动化任务等多个场景,帮助读者快速掌握和运用批处理技术解决实际问题。 收集了几百个非常常用的批处理程序,并进行了分类整理,包括网络类、系统类等多个类别。每个.bat文件都有详细的注释,帮助您从头开始学习批处理知识。这些稀有的批处理源代码非常实用且具有很高的参考价值。
  • 基础详解+大全
    优质
    本书《批处理基础与实例详解》结合《批处理大全》,详细讲解了Windows批处理脚本的基础知识和高级技巧,并通过大量实用案例帮助读者掌握批处理编程。 都已经通过了测试,可以放心使用。其中包括很多适合初学者的实验项目。
  • 基于SpringBoot和Drools金融风控系FlinkMongoDB
    优质
    本项目构建于Spring Boot框架之上,集成Drools规则引擎实现金融风险控制。同时采用Apache Flink进行实时数据流处理,并结合MongoDB数据库存储非结构化数据,以提高系统的灵活性和响应速度。 金融风控系统是现代金融机构保障业务安全的关键组成部分,它利用先进的技术和算法来预防欺诈、管理风险并确保合规性。在这个系统中,我们看到三个核心组件:Spring Boot、Drools和Flink,以及数据库MongoDB。接下来我们将深入探讨这些技术在构建金融风控系统中的作用。 **Spring Boot** Spring Boot是Java生态系统中广泛使用的微服务框架,它简化了Spring应用程序的开发过程。在金融风控系统中,Spring Boot提供了一个快速开发平台,可以轻松创建和配置服务。其特性如自动配置、内嵌Web服务器和starter dependencies使得搭建和运行服务变得简单高效。通过Spring Boot,我们可以构建RESTful API,为其他系统提供数据接口,并支持健康检查和监控功能,确保系统的稳定运行。 **Drools** Drools是一款基于规则的业务逻辑管理系统,用于实现复杂的决策逻辑。在金融风控场景下,Drools可以用来制定和执行一系列风险管理规则。例如,它可以实时评估贷款申请人的信用评分并根据预先设定的规则决定是否批准贷款或触发警报。使用领域特定语言(DSL)编写规则使得它们易于理解和维护,并能动态更新以适应不断变化的风险策略。 **Flink流计算** Apache Flink是一款开源的流处理框架,适用于实时数据分析。在金融风控中,Flink可以处理来自各种源的实时数据流,如交易数据、用户行为等。通过窗口和事件驱动的方式处理这些数据,Flink能够及时检测异常模式,例如短时间内大量小额交易可能暗示欺诈活动的发生。借助低延迟和高吞吐量的特点,Flink确保了对潜在风险的快速响应。 **MongoDB** MongoDB是一个NoSQL数据库,特别适合存储非结构化或半结构化的复杂数据类型。在金融风控系统中,它能够处理用户资料、交易记录及风险评估报告等多种形式的数据管理需求。凭借其灵活性和高性能特性,MongoDB使大数据量下的查询与分析更为便捷,并具备高可扩展性和容错性。 综上所述,通过结合Spring Boot构建服务基础架构、Drools作为决策引擎执行复杂的风控规则、Flink进行实时数据流处理以及利用MongoDB存储并管理多样化信息资源,金融风控系统能够实现对风险的即时监控与快速响应机制。这有助于保护金融机构免受欺诈损失,并确保业务运营的安全性和稳定性。
  • 数字信号图像
    优质
    本课程主要介绍数字信号处理器(DSP)的基本原理及编程技术,并探讨其在图像处理领域的广泛应用与实现方法。 近年来,DSP(数字信号处理)技术的不断进步已将该领域的理论研究成果应用于实际系统,并推动了新的理论与应用领域的发展,在图像处理等领域发挥了重要作用。本段落详细介绍了DSP及其在图像处理中的具体应用。